项目背景：
某钢铁厂历来高度重视安全生产管理，建立了安全管理体系，制定了详细的安全管理规章制度，多次开展安全培训教育。但是仍存在因监管不到位，员工安全意识淡薄，而发生的严重安全生产事故。
行业痛点：
目前该钢铁厂主要采用传统的人工巡检方式，对设备运行状态进行查验和记录。此种方式存在着人力成本高、巡检手段单一、巡检数据主观性强、受天气影响大、数据管理分散等问题，已无法满足准确、实时、高频率的钢厂巡检需求：
1) 厂区员工作业安全及规范化缺乏有效管控。
2) 厂区面积大，厂内环境错综复杂，安全监控覆盖不够全面。
3) 生产安全检修难以24小时不间断执行，检修不够彻底，实时情况难以掌握。
4) 安全事故发生位置难以迅速定位，响应机制不够全面，处理不够及时。
5) 工作人员安全意识淡薄，安全教育效率低下。
6) 企业安全生产历史数据收集不足，可视化、分析功能缺失，数字化程度低。
7) 现场保护性措施不足，危险区域难以得到迅速、有效控制。
技术方案：
该钢铁厂结合AI+智慧工厂概念，联合圣瞳科技共同研发，构建具备训练推理一体化及多源数据感知的人员安全智慧管控平台。借助前端智能的物联感知设备，运用AI+算法精准识别重大危险源，实现对重点区域的“人、环境、设备”等安全域的监测监控、动态预警。解决风险不明、应急处置能力不足等问题,全面提升厂区安全治理、应急管理与综合服务能力水平。
炉前禁止站人/通行：钢水跨和废钢斗在转炉前兑铁水及加废钢时，转炉前扇形区域内禁止站人/通行。当系统识别到有人员闯入该区域后，区域标注变成红色，系统自动告警。
人员闯入识别：通过在算法下发时部署电子围栏，识别该区域是否有人闯入，如果识别到人体，系统自动告警。
人员跨越围栏：识别是否有人跨越围栏（电子围栏标注的红线位置），系统自动告警。
安全穿戴识别：识别该摄像头下的人员穿戴情况，如是否穿戴工服，是否佩戴安全帽，是否拨打手机等。
人员离岗识别：识别到进入该区域内的人离开时间超过设定阈值（如设定1小时），系统自动产生告警。
连铸机堵塞：识别连铸机堵塞情况，如果识别到堵塞，系统自动告警。
皮带大块料识别：识别皮带上是否有大块料，统计计数超过一定阈值后告警。
汽包液位计读数识别：识别炉液位计量程，在用户预设的安全范围内不告警，否则系统自动告警。
方案价值
基于本方案建设，打通“平台-算法-设备”的智能交互，通过协同作业的巡检方式，实现多维度全天候的数据采集，可通过自研高精度识别算法及全链路AI巡检平台，为客户提供AI赋能，实现日常监管的降本增效。
降低人工成本：AI智能巡检每年可减少人工巡检次数，将钢厂员工从繁重的巡检工作中解放出来。同时智能巡检能避免因传统巡检不全面、不量化、人员素质依赖性强引起的各项损失。
减少缺陷损失：按照每年设备故障未及时检出造成直接和间接经济损失计算，通过智能检测，故障得以及时处理，降低综合损失。按技术贡献率50%计算，每年可减少大量损失。
降低安全生产风险：避免现场高温、强电等不安全因素，对巡检人员造成人身伤害；避免巡检人员巡检时因为设备操作带来的安全生产风险。